圍繞提升電網數字化智能化水平，國家電網有限公司各單位持續強化數據要素賦能，貫通營銷、運檢等業務系統數據，深化氣象等數據應用，做好峰值負荷精準預測、設備運行狀態實時監測等工作。

冀北：評估預警模塊實時監測 基建工程安全狀態

趙煒煒 肖凱 徐毅

“龍家店—武山變電站220千伏線路改造工程N30-N46段緊線掛線作業現場存在新增人員及大風影響高處作業的情況，基建工程作業風險預警單已生成并推送至現場項目部”“天文臺—鷹城110千伏線路工程近期建設安全風險較高，確定為重點關注工程”……11月26日，國網冀北電力有限公司經濟技術研究院基建安全質量管控中心監控室內，6名值班員通過國網冀北電力基建安全質量管控數字化平臺實時監測基建作業情況，應用工程安全狀態評估、風險預警等模塊實時分析施工現場情況，重點關注各類高風險作業。

近年來，隨著電網加快建設，國網冀北電力在建輸變電工程數量和現場作業人員數量增加，給工程現場安全管理帶來較大挑戰。根據國家電網有限公司加快推進基建數字化轉型等部署，國網冀北電力數字化部、建設部組織冀北經研院深度運用已有的基建數字化成果，探索研究作業風險預警預控和工程安全狀態量化評估方法等，滿足電網建設主動式安全管控需求。

冀北經研院全面梳理影響電網基建安全的因素，構建基建安全狀態多因子算法模型，對不同因素給工程建設安全的影響程度賦值，通過綜合測算量化評估工程建設安全狀態。在此基礎上，該院構建了具備施工承載力分析、氣象變化分析等5項分析功能的風險預警模型，以及包括工期、人員變化和8類特殊工況等共9個維度的工程安全狀態評估模型，并依托國網冀北電力基建安全質量管控數字化平臺構建相應的功能模塊。風險預警模塊和工程安全狀態評估模塊無須參建單位填報數據，就可以精準評估基建現場不安全因素，準確反映基建現場安全狀況并及時預警。

風險預警模塊和工程安全狀態評估模塊自2月上線以來，在作業風險前置管理及工程安全狀態量化分析方面取得了良好效果，較傳統的人工判別方式，作業風險辨識準確率提高約40％，工程風險等級判定時間縮短約90%，進一步增強基建安全管理的超前性、準確性。

10月，在河北廊坊權村—廣安220千伏線路工程架線施工前，國網冀北電力基建安全質量管控數字化平臺向值班員發出預警，提示了現場有新進班組和有作業人員從未從事過架線施工等情況。值班員根據預警內容及時通知有關單位加強關注，優化施工安排，整個過程用時不到5分鐘。“平臺的兩個新模塊確實很實用。之前，我們每周要動態摸排所有施工工程情況，根據各工程實施風險作業的數量以及施工人數、現場地形等因素綜合評定各工程安全風險等級，每個工程評估大約耗時3小時。現在，用平臺就能實時抓取影響因素變化數據，實時優化工程風險評定結果，省時省力且準確性很高。”國網冀北電力安全質量管控中心值班長王浩說。

目前，國網冀北電力已在所屬單位的工程安全管理中推廣應用風險預警模塊和工程安全狀態評估模塊，精準開展隱患排查和風險提醒，推動基建安全管控從“查當下”向“主動防”轉變。

上海：精準預測峰值負荷，助力電網平穩度冬

魯濤

精準預測和研判電力供需形勢是支撐電網生產運行調度和負荷精細化管控、保障電網安全穩定運行的重要抓手。國網上海市電力公司科學優化負荷峰值預測模型，精準預測冬季峰值負荷，提前研判今年迎峰度冬期間的用電需求，為迎峰度冬期間調控、運檢、營銷等業務部門開展設備巡檢、負荷管理等工作提供支撐。據預測，上海2024年冬季最低氣溫較2023年冬季最低氣溫下降3～5攝氏度，冬峰負荷將突破3500萬千瓦，較2023年增長2.8%。

隨著上海的風電、光伏發電等新能源快速發展，發電側的間歇性和波動性等特性明顯，再疊加極端天氣等因素影響，電網峰值負荷預測難度不斷加大。

國網上海電力數字化部與電力調控中心等部門聯合，依托數據中臺梳理歸集了近10年的電力、氣象等相關數據，構建并迭代優化電力電量預測模型，提升電力供需預測能力。考慮到用電負荷與天氣的關聯性較強，該公司采取拆解分析的思路，通過季節趨勢分解法將每日最高負荷分解為受溫度變化影響較大的溫敏負荷和基礎負荷，再綜合運用回歸模型、皮爾遜相關系數等大數據預測模型和算法，量化分析溫度與溫敏負荷的數理關系，并疊加考慮業擴等因素修正基礎負荷，預測夏季和冬季不同預期溫度下的負荷峰值。

隨著歷史負荷、溫度、經濟增速等樣本數據的不斷積累，以及分析思路、預測方法的不斷優化，峰值負荷預測模型曲線的擬合度越來越高，模型預測結果更加精準，2023年夏季和冬季峰值負荷預測結果準確率分別達到98.28%和98.64%。

今年8月2日10時47分，上海電網最高負荷首次超過4000萬千瓦，當天11時11分，創下4030.2萬千瓦的新紀錄。這一數值較國網上海電力預測的峰值負荷4046萬千瓦的偏差率僅0.4%。根據預測結果，國網上海電力提前發布了高峰預警，加強電網運維和需求側管理，保障了上海電網安全運行和電力可靠供應。

江西：用好油色譜監測數據，多維度評估變壓器健康狀況

廖昊爽 彭詩怡

“500千伏文山變電站1號主變壓器A相乙炔連續超過注意值，請盡快開展局部放電帶電檢測。”近日，國網江西省電力有限公司電力科學研究院大數據分析中心負責人通過國網江西電力主網設備健康數字化管理平臺查看主網變電站主變壓器油色譜氣體成分變化情況，對比出現告警的變壓器異常數據與運維人員現場檢測的數據，并將該平臺自動生成的診斷分析報告推送給設備主人，為設備運維工作做好支撐。

應用變壓器油色譜分析技術分析變壓器油中可引發故障的微量氣體含量，可以發現變壓器內部發熱、放電等缺陷。2022年起，國網江西電力組織開展油色譜監測可靠性專項提升工作，按照“統一管理、智能研判、動態評估”思路，管好、用好油色譜在線監測數據，及時發現設備隱患和缺陷，提高電力設備運行可靠性和安全性。

國網江西電力將油色譜在線監測裝置收集的數據統一接入在線監測系統，再上傳至主網設備健康數字化管理平臺。截至今年8月，該公司已完成江西省229座變電站623臺油色譜在線監測裝置數據集中接入和統一管理，并做好裝置入網及定期檢定工作，提升裝置配置率、接入率、監測準確率。該公司還打通離線試驗數據接入通道，收集并審核運維人員現場檢測試驗的數據，實現“在線監測管理-現場運維-化學檢測”三方數據共享，確保監測數據全面準確。

在分析油色譜監測數據時，運維人員不僅要查看實時監測結果，還要分析長期變化趨勢。人工分析對比操作復雜且容易出現誤差。國網江西電力開發了油色譜管控微應用，通過歷史數據、離線數據多維對比，根據增長量、變化量、重復告警率等指標，智能研判油色譜監測數值超標、裝置異常等問題，還能及時通過“贛電技e家”APP等將異常告警信息、比對結果推送給設備主人。

參照油色譜在線監測管理思路，國網江西電力將變壓器的油溫、負荷、短路沖擊等其他運行信息及狀態監測結果、試驗記錄、技術監督記錄等多源數據接入主網設備健康數字化管理平臺，構建變壓器健康評估分析應用場景。該應用場景可以按日多維度分析變壓器健康動態，一鍵生成并智能關聯檢修建議，輔助運維人員準確高效開展工作。

截至2023年年底，國網江西電力220千伏及以上變電站油色譜在線監測裝置配置率達100.00%，裝置誤告警率下降至3.38%。

油色譜監測可靠性專項提升工作開展以來，國網江西電力應用主網設備健康數字化管理平臺高效完成500千伏安源變電站、220千伏艾湖變電站等變電站變壓器特征氣體異常處置，并依托變壓器健康評估分析應用場景實現變壓器運行數據全面歸集分析。如今，該場景生成的變壓器健康評價結果已成為運維人員制訂技改大修計劃等工作的重要依據。